Prof. N. Tomás Atauje Calderón

Metodología de la Investigación

Obstetricia UPSB – Ciclo II

Universo Totalidad de individuos o elementos en los cuales

puede presentarse determinada característicasusceptible a ser estudiada.

No siempre es posible estudiarlo en su totalidad.

Puede ser finito o infinito, y en el caso de ser finito,puede ser muy grande y no poderse estudiar en sutotalidad. Por eso es necesario escoger una parte de eseuniverso, para llevar a cabo el estudio.

Población Grupo del cual se desea algo (obtener información).

Parte del universo en la cual vamos a basar nuestroestudio, según las características de nuestrainvestigación.

Conjunto de todos los casos que concuerdan conuna serie de especificaciones.

Se debe definir la unidad de análisis, “¿Quiénes van aser medidos?”. Para esto se debe precisar el problema ainvestigar y los objetivos de la investigación.

Pregunta de Investigación

Unidad de análisis errónea

Unidad de análisis correcta

¿Discriminan a las mujeres en los anuncios de la televisión?

Mujeres que aparecen en los anuncios de televisión.Error: No hay grupo de comparación.

Mujeres y hombres que aparecen en los anuncios de televisión para comparar si categorías de análisis difieren entre los dos grupos.

¿Hay problemas de comunicación entre padres e hijos?

Grupo de adolescentes,aplicarles cuestionario.Error: Se procedería a describir únicamente como perciben los adolescentes la relación con sus padres.

Grupo de padres e hijos. A ambas partes se les aplicará el cuestionario.

¿Cómo se delimita una población? Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus

características de contenido, lugar y tiempo. Un estudio no es mejor al tener una población más grande, sino

al haber delimitado claramente su población en base a losobjetivos del estudio.

Los criterios de cada investigador dependen de sus objetivos deestudio, así que debe establecerlos claramente.

Ejemplo:

*Toda investigación debe ser transparente, sujeta a crítica y a réplica.

Muestra Parte o subconjunto de la población, también conocida

como población muestral.

Grupo en el que se realiza el estudio.

Subconjunto de elementos que pertenecen al conjuntodefinido en sus características que llamamospoblación.

Para seleccionar la muestra deben delimitarse lascaracterísticas de la población.

¿Cómo seleccionamos la muestra? Estableciendo claramente las características de la

población. Con esto delimitamos cuáles serán nuestroparámetros muestrales.

Se busca que la muestra sea un reflejo fiel del conjuntode la población (deben ser representativas).

Tipos de muestra Muestra probabilísticas: Todos los elementos de la

población tienen la misma posibilidad de ser escogidos.Esto se logra a través de una selección aleatoria y/omecánica de las unidades de análisis.

Muestras no probabilísticas: Los elementos seseleccionan según los criterios de la persona encargada dehacer la muestra.

*La elección entre estos tipos de muestras depende de los objetivos delestudio, del esquema de investigación y de la contribución que sepiensa hacer con ella.

Muestras probabilísticas Son esenciales en los diseños de investigación por

encuestas en las que se pretende hacer estimaciones devariables en la población. Las variables se medirán coninstrumentos de medición y se analizarán con pruebasestadísticas para el análisis de datos.

Tienen varias ventajas, la principal es que se puedemedir el tamaño del error en nuestras predicciones.Gracias a ello, los elementos muestrales tendránvalores muy parecidos a los de la población.

Muestras probabilísticas

*Para una muestra probabilística se necesitan: El tamaño de la muestra (n) y la selección de los elementos muestrales.

Tamaño de la muestra ¿Cuál es el menor número de unidades muestrales que

necesito para conformar una muestra (n) que measegure un error estándar menor de 0.01?

Lo que se busca es la probabilidad de ocurrencia de “y”y que mi estimado de “y” se acerque a “Y” (valor real dela población). El error estándar no debe ser mayor a0.01.

Para una determinada varianza (V) de “y”, ¿qué tangrande debe ser mi muestra (n)?

Tamaño de la muestra La fórmula para determinar el tamaño de “n” consta de

dos pasos:

“ n’ ” es el tamaño provisional de la muestra; el cualserá corregido ajustándose con el tamaño de lapoblación:

n = n’ .

1 + (n’ / N)

Respecto al ejemplo:

Se precisó que la población era de 1176 directores generales ya que 1176empresas cumplían con las características mencionadas. ¿Cuál es entonces elnúmero de directores que se tiene que entrevistar para tener un error estándarmenor a 0.015?

Muestra probabilística estratificada También llamado muestreo estratificado. Se da cuando debemos dividir nuestra muestra a fin de que los

elementos muestrales o unidades de análisis posean undeterminado atributo. Estos estratos o categorías se presentan enla población y van a ser relevantes para los objetivos del estudio.

Se divide a la población en subpoblaciones o estratos (fracciones)y se selecciona una muestra para cada uno.

N = ∑ nh

El tamaño de n y la varianza de “y” pueden minimizarse sicalculamos submuestras proporcionales a la desviación estándarde cada estrato.

Muestra probabilística estratificada Partimos de:

∑ fh = n =KShN

Con lo cual obtendremos:fh =__nh = kSh

Nh

En donde nh y Nh son muestra y población de cada estratorespectivamente y Sh es la desviación estándar de cada elemento en undeterminado estrato. Con lo cual tenemos:

kSh = n N

Muestra probabilística por racimos También conocido como muestreo por conglomerado. En estos estudios se reducen costos, tiempo y energía al

considerar que muchas veces las unidades de análisis seencuentran encapsuladas o encerradas en determinadoslugares físicos o geográficos a los que llamamos racimos.

Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidadde análisis (quienes van a ser medidos) y la unidadmuestral (el racimo que nos da acceso a la unidad deanálisis).

El muestreo por racimos consta de dos etapas: La selección de los racimos (muestra probabilística simple o

estratificada). La selección de los sujetos u objetos que serán medidos.

Unidad de análisis Posibles racimos

Adolescentes Academias

Obreros Industrias

Amas de casa Mercados

Niños Colegios

Personajes de televisión Programas de televisión

Procedimiento de selección ¿Cómo seleccionar los elementos muestrales? ¿Cómo

se seleccionan los sujetos dentro de cada racimo?

Las unidades de análisis o los elementosmuestrales se eligen siempre aleatoriamente paraasegurarnos de que cada elemento tenga la mismaprobabilidad de ser elegido.

Pueden usarse 3 procedimientos de selección: Tómbola

Números random

Selección sistemática

Tómbola Es un tipo de muestro aleatorio simple.

Proceso muy simple y no muy rápido.

Consiste en numerar todos los elementos muestrales;se hace una ficha para cada elemento, se revuelve enuna caja y se sacan “n” fichas (tamaño de la muestra).

Los números escogidos al azar conformarán nuestramuestra.

Números random o aleatorios Es un tipo de muestreo aleatorio simple.

Implica la utilización de una tabla de númerosrealizada con un mecanismo de probabilidad muy biendiseñado.

Los números random de la corporación Rand fuerongenerados con una especie de ruleta electrónica. Existeuna tabla de un millón de dígitos publicada por estacorporación; partes de dicha tabla se encuentran en losapéndices de muchos libros de estadística.

Selección sistemática Se le conocerá como muestreo sistemático. Es muy útil y fácil de aplicar. Implica seleccionar dentro de una

población “N” un número “n” de elementos a partir de unintervalo “K”.

K = N / n “K” va ser redondeado al número entero superior inmediato. El intervalo será 1/K y se irá seleccionando los elementos hasta

llegar a nuestro “n”. La selección sistemática de elementos muestrales 1/K se puede

utilizar al elegir elementos de “n” para cada estrato y/o para cadaracimo.

*No es necesario escoger como primer elemento muestral al primero denuestros datos.

Listados y Marcos muestrales Listado: Lista (existente o por crear) con los elementos de

la población y a partir de la cual se seleccionarán loselementos muestrales.

Marco muestral: Marco de referencia que nos permiteidentificar físicamente los elementos de la población, laposibilidad de numerarlos y por lo tanto, proceder a laselección de los elementos muestrales.

Contiene descripciones del material, organizaciones osujetos que serán seleccionados como unidades de análisis.Dentro de ellos podemos considerar los archivos, mapas,volúmenes (libros) e incluso horas de transmisión(televisión, radio).

Marcos muestrales Archivos: Cuando una investigación lo amerita, se

debe recurrir a los archivos (por ejemplo de unaempresa) para poder utilizarlos como marco dereferencia a partir del cual obtendremos una muestra.

Mapas: Muy útiles en las muestras de racimo. Permitever la población y su situación geográfica, así podráseleccionar los lugares que se convertirán en losracimos de sus estudio.

Marcos muestrales Volúmenes: Cuando se analiza el contenido de los

medios escritos, se puede recurrir a volúmenesanteriores. Si alguno de los volúmenes no seencuentra, esto se explica en la investigación y seredefinen la población y muestra.

Horas de transmisión: Cuando se quiere analizar elcontenido de las emisoras se puede hacer un estudioen corto tiempo. Ayudándose de divisiones por estratosy tomando muestras representativas al azar.

Tamaño óptimo de una muestra Va depender del problema de investigación y la población a

estudiar. Resulta muy útil comparar qué tamaño de muestra se usó

en estudios similares. Sudman (1976) nos proporciona tablas que indican el

tamaño de muestra más utilizada por los investigadores.

Tipo de estudio Nacional Regional

Económico 1000 + 100

Médico 1000 + 500

Conducta 1000 + 700 – 300

Actitud 1000 + 700 – 400

Experimento de laboratorio

- - - - - 100

Tamaño óptimo de una muestra El tamaño de una muestra tiende más a depender del número de

subgrupos que nos interesan en una población. En el caso de organizaciones el número de la muestra se reduce,

ya que éstas representan casi siempre una gran fracción de lapoblación total.

*La distribución de muestras de 100 o más elementos tienden a ser normales,lo cual sirve para hacer estadística inferencial sobre los valores de unapoblación.

Número de subgrupos

Población de sujetos u hogares

Poblaciones de organizaciones

Nacionales Regionales Nacionales Regionales

Ninguno – pocos 1000 – 1500 200 – 500 200 – 500 50 – 200

Promedio 1500 – 2500 500 – 1000 500 – 1000 200 – 500

Muchos 2500 + 1000 + 1000 + 500 +

Muestras no probabilísticas También llamadas muestras dirigidas.

Nacen de un proceso de selección informal y un pocoarbitrario.

Selecciona sujetos “típicos” con la esperanza de que seancasos representativos de una población determinada.

En la elección de los sujetos no se busca que todos tenganla misma posibilidad de ser elegidos; depende de ladecisión del investigador.

Su principal desventaja es que no se puede calcular el errorestándar, o sea, no se puede calcular con qué nivel deconfianza hacemos la estimación.

Tipos de muestras dirigidasMuestra de sujetos voluntarios:

Frecuentes en ciencias sociales y ciencia de laconducta.

Son muestras fortuitas, el investigador elaboraconclusiones sobre especímenes que llegan a susmanos de manera casual.

Se usan en estudios de laboratorio donde se procuraque los sujetos sean homogéneos en variables comoedad, sexo, inteligencia. De esta manera los resultadosno obedecen a diferencias individuales, sino a lascondiciones a las que fueron sometidos.

Tipos de muestras dirigidasMuestra de expertos:

Son frecuentes en estudios cualitativos y exploratorios.

Nos ayudan a generar hipótesis más precisas y amejorar el diseño de los cuestionarios.

Son válidas y útiles cuando los objetivos del estudio asílo requieren.

Tipos de muestras dirigidasMuestra de sujetos-tipo:

También es utilizada en estudios exploratorios y eninvestigaciones de tipo cualitativo.

Al igual que las muestras de expertos, suelen usarse enestudios de perspectiva fenomenológica, donde elobjetivos es analizar los valores, ritos y significados deun determinado grupos social.

Los estudios motivacionales (análisis de actitudes yconductas del consumidor) también utilizan muestrasde sujetos-tipo.

Tipos de muestras dirigidasMuestra por cuotas:

Muy utilizada en estudios de opinión y mercadotecnia.

Los encuestadores realizan cuestionarios a sujetos enla calle e irán conformando o llenando cuotas deacuerdo con la proporción de ciertas variablesdemográficas en la población.

Suelen depender del juicio del entrevistador.

Muestras probabilísticas Muestras dirigidas

Muestra probabilística simple (estudios descriptivos, diseño de investigación por encuestas, censos, raitings, estudios para toma de decisiones).

Sujetos voluntarios (diseños experimentales, situación de laboratorio).

Muestra probabilística estratificada Muestras de experimentos

Muestra probabilística estratificada y por racimos.

Muestras de sujetos-tipo, estudios cualitativos; investigación motivacional.

Muestras por cuotas; estudios de opinión y mercado.

*Las conclusiones se generalizan a la población y se conoce el error estándar de nuestros estimados.

*Las conclusiones difícilmente pueden generalizarse a la población. Si estos se hace, se debe hacer con mucha cautela.